3、从 5G 到 6G 及未来：通信技术的新征程

从 5G 到 6G 及未来：通信技术的新征程

AI 在 5G 和 6G 中的应用现状与问题

目前，人工智能（AI）和机器学习（ML）尚未在全球 5G 网络中正式应用，存在一定局限性。2020 年，国际电信联盟（ITU）团队在 5G 挑战中推动 AI/ML 的融合，鼓励研究人员用基于 AI/ML 的解决方案解决 5G 相关实际问题。这些努力将在 5G 后续发展中被考虑，但更具体和广泛的应用要到 6G 才会实现。

在无线通信网络中使用 AI 仍有一些问题待解决，这可能会促使向以数据为导向的方法转变：
1. 缺乏最佳算法选择方法 ：对于解决无线网络中的常见问题，如合适的调制和编码方案设计、复杂的信道估计、高效的资源分配等，目前没有预先确定哪种 AI 算法效果最佳。而且，现有文献大多仅通过数学理论或实际收集的数据集来宣称有较高的精度或降低了复杂度。
2. 缺乏有效比较方法 ：由于所选数据集、假设条件和评估标准等存在差异，无法对所有提出的 AI 解决方案进行有效合理的比较。因此，需要全面整合关键条件，以识别适合实际通信网络部署的 AI 算法。
3. 优质数据集有限 ：优质数据集的有限可用性对所提出的排序或迭代回归 AI 算法的测量和验证至关重要。

6G 中的安全问题

尽管 6G 网络将迎来更多移动用户和丰富的应用场景，但以人为本的移动通信仍是 6G 实现定制服务的核心。随着 6G 支持通信技术的探索，安全和隐私问题主要体现在以下方面：
1. AI 相关隐私问题 ：由于 6G 通